单晶镍基高温合金设计逆向智能建模与优化研究

合理有效地合金设计是获得高性能单晶高温合金的前提和基础。本项目拟在前期研究工作基础上，将现代信息科学的理论和处理技术引入到单晶高温合金的设计工作中，利用模糊理论和神经网络定量描述各种合金元素之间、合金元素与制备工艺参数、热处理工艺的交互耦合作用，以及与力学性能之间的非线性映射关系，建立模糊神经元网络模型预测合金的主要力学性能，并通过自适应自学习算法修正模型；在此基础上采用多目标求解（Multi-Objective Problem，MOP）优化算法，根据多项力学性能逆向确定合金的成分、制备工艺参数及热处理制度，从宏观上表征镍基高温合金的成分-工艺-组织结构-力学性能之间的关系，实现单晶高温合金逆向智能建模和优化设计，丰富单晶高温合金设计理论。

本项目拟将现代信息处理技术的神经网络和多目标优化算法应用到单晶高温合金的设计研究中。利用神经网络定量描述各种合金元素之间、合金元素与制备工艺参数、热处理工艺的交互耦合作用，以及与力学性能之间的非线性映射关系，建立神经元网络模型预测合金的主要力学性能；利用多目标遗传优化算法，根据多项力学性能逆向确定合金的成分、制备工艺参数及热处理制度。在项目执行期间开展和完成了如下研究内容：①补充和构造了有效的神经网络训练测试数据集；②采用径向基神经网络（RBF）建立了单晶镍基高温合金蠕变寿命和延伸率两个主要力学性能预测模型，并测试了这两个模型的泛化能力；③采用多目标遗传算法，实现了由蠕变寿命和延伸率性能指标到合金成分、制备工艺参数及热处理制度的逆向确定；④采用Matlab R2010b GUI和SQL Server 2008开发了镍基高温合金设计软件，该软件集成了高温合金设计过程中的数据处理，主要力学性能的数据建模，可根据用户提出的单晶高温合金主要力学性能指标，逆向确定合金的成分、制备工艺参数及热处理制度的最后解集；⑤将开发的镍基高温合金集成设计软件应用于第三代T系列单晶镍基高温合金的优化设计，分别采用并行直接搜索算法、单目标遗传优化算法和多目标遗传优化算法对输入变量进行了求取最优解的搜索比较研究，结果表明该集成软件的实用性和可靠性。